基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化

汪新星; 张明

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微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术。该算法简单,容易实现,且功能强大。文中对PSO进行了改进,引入了“分群”和“灾变”思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题。通过具体算例验证了改进PSO算法的有效性,而且其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比普通的:PSO和GA的高。

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来源
《电网技术》 |2004年第12期|16-19|共4页
作者
汪新星; 张明;
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作者单位

上海交通大学电气工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
水火电力系统; 短期发电计划; 无功优化; 短期发电计划优化; 微粒群算法;

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